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Enregistrement W2057563181 · doi:10.1111/j.0030-1299.2007.15767.x

Diversity effects on invasion vary with life history stage in marine macroalgae

2007· article· en· W2057563181 sur OpenAlexaffabout
Laura F. White, Jonathan B. Shurin

Notice bibliographique

RevueOikos · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMarine and coastal plant biology
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEcologyFucalesBiologyInvasive speciesIntroduced speciesInvertebrateAlgae

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Most experimental studies of diversity effects on invasibility have reported negative relationships while observational studies have often found positive correlations between the numbers of exotic and native taxa. Nearly all of these studies have been done with terrestrial plants or aquatic invertebrates. We investigated effects of native macroalgal diversity on invasion success of the introduced macroalga Sargassum muticum (Yendo) Fensholt (Phaeophyceae: Fucales) on the west coast of Vancouver Island. We conducted both observational field surveys of the correlation between native diversity and exotic cover, and experimental manipulations of native diversity in constructed 25×25 cm communities. Field surveys found higher cover of S. muticum in plots with low native diversity, suggesting a negative relationship between diversity and invasibility at the neighbourhood scale. The experiment found initial cover of S. muticum germlings was highest in plots with greater diversity. Over the duration of the experiment cover of settled germlings increased fastest in the low diversity plots, so that there was a weak negative effect of diversity on final cover of the invader after 77 days. The slope of the relationship reversed over time, with field patterns and experimental results converging at the end of the experiment. Our results suggest native diversity has contrasting effects on different stages of invasion. Diversity facilitates invader recruitment of S. muticum but decreases growth and or survivorship.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,139
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,175
Écart entre enseignants0,162 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations31
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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